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    <div class="w3-container w3-orange">
        <h1>Pandas</h1>
    </div>

    <div class="w3-container">
        <p>Pandas是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。</p>
        <p>Pandas是NumFOCUS赞助的项目。这将有助于确保Pandas成为世界级开源项目的成功，并有可能捐赠给该项目。</p>


    </div>

    <div class="w3-container w3-pale-green w3-border">
        <h2>Pandas亮点</h2>
        <pre>
    - 一个快速、高效的DataFrame对象，用于数据操作和综合索引；
    - 智能数据对齐和丢失数据的综合处理：在计算中获得基于标签的自动对齐，并轻松地将凌乱的数据操作为有序的形式；
    - 数据集的灵活调整和旋转;
    - 基于智能标签的切片、花哨的索引和大型数据集的子集；
    - 可以从数据结构中插入和删除列，以实现大小可变；
    - 通过引擎与强大的组聚合或转换数据，允许对数据集进行拆分-应用-组合操作；
    - 数据集的高性能合并和连接；
    - 层次轴索引提供了在低维数据结构中处理高维数据的直观方法；
    - 时间序列-功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期转换和滞后。甚至在不丢失数据的情况下创建特定领域的时间偏移和加入时间序列；
    - 对性能进行了高度优化，用Cython或C编写了关键代码路径。
    - Python与Pandas在广泛的学术和商业领域中使用，包括金融，神经科学，经济学，统计学，广告，网络分析，等等。
    </pre>
    </div>
    <br>

    <div class="w3-container w3-orange">
        <p>gavinsun@qq.com</p>
    </div>

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